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使用 Map 实现策略模式

haifeiWu
作者
haifeiWu
北京后端开发者,热爱分布式系统、中间件与 AI 工程,正在深入学习 Go 与 Rust。
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📌 本文原发布于代码星冰乐:使用 Map 实现策略模式

上篇文章在谈到优化代码的时候,有一部分涉及到了使用策略模式优化我们的代码,本篇文章将围绕策略模式谈谈自己的思考~

What?
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总的来说,设计模式是对软件设计中普遍存在并且反复出现的各种问题所提出的通用解决方案,是一系列编码经验的集合。

那么什么是策略模式呢?它定义一系列算法,将各个算法封装起来,并且使它们可以互相替换。策略模式使得算法能够独立于使用它的用户而改变。如下图所示\

📷 图注:策略模式时区图

Why ?
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  • 完成一项任务,往往可以有多种不同的方式,每一种方式称为一个策略,我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的策略来完成该项任务。
  • 在软件开发中也常常遇到类似的情况,实现某一个功能有多个途径,此时可以使用一种设计模式使得系统可以灵活地选择解决途径,也能够方便地增加新的解决途径。
  • 在软件系统中,有许多算法可以实现某一功能,如查找、排序等,一种常用的方法是硬编码(Hard Coding)在一个类中,如需要提供多种查找算法,可以将这些算法写到一个类中,在该类中提供多个方法,每一个方法对应一个具体的查找算法;当然也可以将这些查找算法封装在一个统一的方法中,通过 if…else…等条件判断语句来进行选择。这两种实现方法我们都可以称之为硬编码,如果需要增加一种新的查找算法,需要修改封装算法类的源代码;更换查找算法,也需要修改客户端调用代码。在这个算法类中封装了大量查找算法,该类代码会比较复杂,维护较为困难。
  • 除了提供专门的查找算法类之外,还可以在客户端程序中直接包含算法代码,这种做法更不可取,将导致客户端程序庞大而且难以维护,当存在大量可供选择的算法时问题将变得更加严重。
  • 为了解决这些问题,可以定义一些独立的类来封装不同的算法,每一个类封装一个具体的算法,在这里,每一个封装算法的类我们都可以称之为策略(Strategy),为了保证这些策略的一致。

How ?
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在软件编码中,实现策略模式需要我们定义各种策略类,但是在 go 中我们可以使用 map 来避免这一缺点,直接定义需要实现的策略方法即可。

一般情况下我们都是采用 if/else 来做策略选择,然而当业务逻辑越来越复杂的时候,代码就会变得很臃肿,难以维护,比如这样的

if condition :
    // doSomething
else if condition:
    // doOtherthing
else if
    // doAnOtherThing
else 
    // doAlotOfthing

golang 实现的”策略模式“
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策略模式的精髓是封装一组算法实现以供使用时的调度,golang 里面有一个很重要的语法糖就是 func() 方法变量,因此,在 golang 中实现类似策略模式的做法,不需要依赖于对象即可实现,比如\

package main
import (
    "fmt"
)
var Strategy map[string]func(v ...interface{})
func init(){
    Strategy := make(map[string]func(v ...interface{}))
    Strategy["add"] = func(a int,b int) {
        fmt.Println("a + b")
    }
    Strategy["reduce"] = func(a int,b int) {
        fmt.Println("a - b")
    }
    Strategy["multiply"] = func(a int,b int) {
        fmt.Println("a*b")
    }
    Strategy["divide"] = func(a int,b int) {
        fmt.Println("a/b")
    }
}

func main(){
    Strategy["insert"]()
}

小结
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使用 map 来实现策略模式的优点
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策略模式的核心是封装一组算法实现特别是相似的算法实现,所以我们可以通过 map 来进行 KV 的约束,key 是客户端传进来的对应策略,用具体的算法实现 fun() 作为 value,这样无论是算法的封装还是调度都从业务场景中解耦了。

使用 map 来实现策略模式的缺点
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当然,缺点就是如果需要扩展策略,就要去增加一个 Entry<K,V>,没有传统的实现方式中直接扩展一个实现了策略接口的对象那么方便,这两个还得看具体的项目取舍,一句老话,没有好坏,只有合适不合适,好的软件实现都是考虑到各种情况的折中。

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